Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571 Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id

## An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce
graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss-
Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly
rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] .
ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media,
sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra

## Nelayan Kecil di Perkotaan: Karakteristik Usaha dan Jaringan Sosial dalam Mengakses Pembiayaan di Marunda, Jakarta Utara
Small-Scale Fishermen in Urban Areas: Business Characteristics and Social Networks in Accessing Financing in Marunda City, North Jakarta
* Rizky Muhartono¹, Titik Sumarti¹, Saharuddin¹ dan Sonny Koeshendrajana 2
1 Departemen Sains Komunikasi dan Pengembangan Masyarakat, Fakultas Ekologi Manusia, Institut Pertanian Bogor Wing 1 – Level 5, Jalan Kamper, Kampus IPB Darmaga Bogor, Jawa Barat, Indonesia
2 Pusat Riset Ekonomi Perilaku dan Sirkuler – Badan Riset dan Inovasi Nasional
Gedung Sasana Widya Sarwono Lantai 6, Jl. Jend. Gatot Subroto No. 10. Jakarta 12710, Indonesia International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node  in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a  node in a  network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection  of  the central or influential actors  in a  network is  mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] . A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential  actors  of  hate  speech  in  social  networks,  one  of  which  is  the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors of hate speech on social media and issuing a legal law in the form of the Information and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime
[13] – [15] and e-commerce [16] . ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph ARTICLE INFO

## ABSTRAK
Jakarta merupakan kota yang memiliki berbagai fasilitas pembiayaan, namun masih dijumpai nelayan skala kecil di Marunda yang memiliki hambatan dalam mengaksesnya. Tujuan penelitian ini adalah menggambarkan karakteristik usaha nelayan kecil dan jaringan sosial dalam mengakses pembiayaan. Penelitian dilakukan pada bulan Juli-Desember tahun 2022 yang difokuskan di lokasi Marunda, Jakarta Utara menggunakan metode kualitatif dengan tipe studi kasus. Informan pada penelitian ini sebanyak 30 orang dan dipilih secara purposive , terdiri dari unsur nahkoda, anak buah kapal (ABK), bakul/pedagang pengumpul, koperasi, Lembaga Pengelola Modal Usaha Kelautan dan Perikanan (LPMUKP), penyuluh perikanan, dinas perikanan. Analisis data dilakukan secara deskriptif kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan  sebagian besar nelayan di Marunda memiliki dua jenis alat tangkap dengan mayoritas menggunakan jaring dan bubu. Keunikan nelayan ABK di Marunda adalah melakukan penangkapan dengan membawa alat tangkap sendiri dan membayar komisi kepada pemilik perahu. Pada tahap awal usaha, nelayan mengandalkan dana pribadi, dan keluarga. Nelayan yang memiliki aset akan meminjam kepada lembaga pembiayaan formal dan jika tidak punya asset akan meminjam kepada bakul/bos. Pada dasarnya nelayan tidak mau meminjam karena tidak mau terikat dengan bakul/bos ataupun kehawatiran tidak bisa membayar cicilan jika meminjam ke bank. Apabila nelayan mengalami kerugian usaha dan tidak memiliki aset untuk dijaminkan, maka nelayan akan meminjam kepada bakul/bos. Oleh karena itu, kebijakan yang perlu dilakukan adalah membuat program pembiayaan untuk nelayan kecil dengan memperhatikan karakteristik dan jaringan sosialnya. Program harus diprioritaskan pada nelayan yang tidak memiliki modal dan aset. Lembaga pembiayaan informal perlu dilibatkan dalam pengembangan program pembiayaan nelayan tersebut.
Kata Kunci: jaringan sosial; karakteristik usaha; nelayan kecil; pembiayaan; perkotaan

## ABSTRACT
Jakarta is a city that has various financing facilities, but there are still small-scale fishermen in Marunda who have problems accessing them. The purpose of this study is to describe the characteristics of small fishing businesses and social networks in accessing financing. This research was conducted in July-December 2022 which focused on the Marunda location, North Jakarta. This research uses qualitative methods with a case study type. The informants in this study were 30 people and were selected purposively, consisting of captains, crew members (ABK), bakul/collecting traders, cooperatives, Marine and Fisheries Business Capital Management Institutions (LPMUKP), fisheries extension workers, fisheries services. Data analysis was carried out in a qualitative descriptive. The results showed that most fishermen in Marunda have two types of fishing gear with the majority using nets and bubu. The uniqueness of ABK fishermen in Marunda is to make catches by bringing their own fishing gear and paying commissions to boat owners. In the early stages, fishermen rely on personal funds, and families. Fishermen who have assets will borrow from formal financing institutions and if they do not have assets will borrow from bakul/bos. Basically, fishermen do not want to borrow because they do not want to be tied to the bakul / boss or worry that they cannot pay installments if they borrow from the bank. If the fisherman experiences a business loss and does not have assets to guarantee, the fisherman will borrow from the bakul/boss. Therefore, the policy that needs to be done is to create a small fisherman financing program by taking into account their characteristics and social networks. Programs should be prioritized on fishermen who do not have capital and assets. Informal financing institutions need to be involved in the development of these fishermen financing programs.
Keywords: social networks; business characteristics; small-scale fishermen; financing, urban areas
Diterima tanggal : 23 November 2022 Perbaikan naskah: 23 Februari 2023 Disetujui terbit   : 12 April 2023
Korespodensi penulis:
Email: rizkymuhar@gmail.com DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ marina.v9i1.11919 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime
[13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTI CL E I NF O ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph

## PENDAHULUAN
Latar Belakang Wilayah perairan di Indonesia didominasi oleh armada penangkapan skala kecil (< 10 GT). Pada tahun 2016 proporsi armada nelayan kecil mencapai 96,33 % (523.903 unit) dari 543.845 unit (KKP, 2018). Nelayan kecil di Indonesia tersebar diberbagai wilayah yang memiliki kawasan pesisir baik di pedesaan maupun di perkotaan. Wilayah perkotaan di Indonesia yang terdapat nelayan kecil, diantaranya Kota Makasar (Akhmad et  al. 2017), Jakarta (Robin et al. 2018), Medan (Ritanto, 2018),
ISSN 2442-6571

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022
Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Nelayan Kecil di Perkotaan: Karakteristik Usaha dan Jaringan Sosial dalam Mengakses Pembiayaan di Marunda, Jakarta Utara | Muhartono., et al Vol. 9, No. 1, Juni 2023, pp. 37-48
Surabaya (Gai, 2020), Semarang (Dewi, 2018) dan kota-kota lainnya.
Daerah Khusus Ibukota (DKI) Jakarta merupakan salah satu kota besar di Indonesia yang memiliki wilayah pesisir dan laut sepanjang 35 Km dari Kelurahan Marunda di bagian Timur hingga Kelurahan Kamal di Barat (BPS Kota Administratif Jakarta Utara, 2018), Wilayah laut Jakarta merupakan bagian dari kawasan Teluk Jakarta dan dan kawasan Pulau Seribu. Sebagai kota besar, Jakarta merupakan salah satu lokasi yang diminati oleh nelayan dalam beraktivitas, termasuk kegiatan pendaratan ikan. Pada laporan Jakarta Utara dalam angka (BPS, 2019) jumlah nelayan yang terdapat di Jakarta sebanyak 25.235 orang dengan perincian sebanyak 23.060 orang (91,38%) adalah nelayan pendatang dan 2.175 orang (8,61%) adalan nelayan menetap. Teluk Jakarta masih memberikan nilai manfaat ekonomi yang besar baik bagi nelayan (Ramadhan et al. 2016). Nelayan di Jakarta tersebar di beberapa titik pendaratan (landing  base) di sepanjang pesisir, yaitu: Marunda, Cilincing, Kalibaru, Muara Angke (Kali Adem) dan Kamal Muara. Kelima titik tersebut didominasi oleh nelayan skala kecil, sedangkan Pelabuhan Perikanan Samudera (PPS) Muara Baru dan Pangkalan Pendaratan Ikan (PPI) Muara Angke merupakan pelabuhan dengan ukuran kapal yang jauh lebih besar.
Undang-Undang Nomor 7 Tahun 2016, mendefinisikan  nelayan  kecil  sebagai  nelayan  yang melakukan penangkapan ikan untuk memenuhi kebutuhan hidup sehari-hari, baik yang tidak menggunakan kapal penangkap ikan maupun yang menggunakan kapal penangkap ikan berukuran paling besar 10 (sepuluh) GT (gross  tonnage) . Satria (2011) menyatakan nelayan kecil memiliki karakteristik yang berbeda dengan nelayan besar. Berkes et al. (2001) menyatakan nelayan skala kecil dicirikan dengan unit penangkapan yang berukuran kecil dengan sedikit pembagian kerja, menggunakan mesin perahu dengan ukuran yang kecil, dan jumlah alat tangkap yang tidak banyak.
Nelayan kecil juga sangat tergantung dengan kondisi ekologi perairan (Anugrahini, 2018). Semakin kecil ukuran perahu yang digunakan, ketergantungan nelayan terhadap sumber daya ikan juga semakin besar (Solikhin et  al. 2013). Akbarsyah et  al. (2017) mengatakan bahwa ketergantungan nelayan terhadap sumber daya ikan merupakan salah satu alasan nelayan untuk selalu menangkap ikan. Kondisi kegiatan penangkapan penuh dengan ketidakpastian dan menyebabkan posisi tawar nelayan menjadi lemah dan terikat
patron (Satria, 2015). Halim et al. (2019) menyatakan perikanan skala-kecil di Indonesia memiliki ciri yang sangat beragam (alat tangkap yang digunakan, target species dan lokasi penangkapan), dan melibatkan anggota rumah tangga.
Pada tahun 2008, Bank Indonesia sudah mengidentifikasi  bahwa  nelayan  kecil  memiliki kendala dalam mengakses modal dari perbankan dikarenakan tidak adanya jaminan dan resiko usaha (Nadjib, 2013). Nelayan yang telah memiliki askes pada bank dan lembaga keuangan lainnya hanya berkisar antara 7%-10% (BI, 2017). Minat lembaga perbankan untuk memberikan pinjaman kepada nelayan tangkap masih minim dikarenakan berisiko tinggi sehingga pihak perbankan tidak memprioritaskan pinjaman kepada nelayan tradisional/kecil (Valentina, 2018). Sulitnya persyaratan yang diberikan oleh lembaga keuangan perbankan telah memberikan peluang bagi lembaga permodalan informal untuk berperan lebih besar di dalam menunjang usaha perikanan di Indonesia, khususnya skala kecil dan menengah (BBPSEKP, 2015). Ketiadaan jaminan dan resiko usaha yang tinggi masih menjadi kendala bagi nelayan kecil dalam upaya mendapatkan akses modal pada perbankan.
Analisis permasalahan kelembagaan pembiayaan nelayan kecil dapat dilihat menggunakan konsep dari Nee (2005) yang menjelaskan tiga level analisa yaitu pada tataran level makro (kebijakan), meso (kelompok organisasi) dan mikro (individu). Pada level makro, pemerintah telah menunjukkan dukungannya dalam upaya memenuhi kebutuhan akan modal ekonomi bagi nelayan berupa program pembiayaan kepada masyarakat kecil yang menyasar sektor kelautan dan perikanan. Namun demikian, Kebijakan pembiayaan sektor perikanan tangkap di level makro belum sepenuhnya mengadopsi karakteristik dan resiko pada usaha perikanan tangkap yang memasukkan unsur pengaruh musim, armada dan alat tangkap serta ketidakpastian dan terhadap hasil tangkapan nelayan. Masuknya program-program pembiayan pada usaha perikanan belum berjalan maksimal dan beberapa dianggap gagal (Firmansyah, 2013). Salah satu penyebab kegagalan adalah adanya bias program yang menyamakan antara nelayan dengan petani (Masyhuri, 2013). Pada level meso, minat lembaga perbankan untuk memberikan pinjaman kepada nelayan masih minim (Velentina 2018). Salah satu hambatan nelayan dalam mengakses permodalan adalah lembaga pembiayaan formal masih menyertakan syarat berupa kelengkapan administrasi yang tidak sederhana bagi nelayan kecil.
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Jakarta memiliki banyak nelayan kecil menjadi daya tarik bahwa kota identik dengan fasilitas, infrastruktur  dan  jaringan  yang  lebih  lengkap dibandingkan dengan desa. Tujuan penelitian pada karya tulis ini adalah menggambarkan karakteristik usaha nelayan kecil dan jaringan sosial dalam mengakses pembiayaan. Hasil analisis diharapkan dapat digunakan sebagai dasar dalam pengambilan kebijakan terkait pembiayaan nelayan

## Pendekatan Ilmiah
Penelitian ini akan memfokuskan kajian pada lokasi Marunda. Pada lokasi ini, didominasi oleh nelayan skala kecil dan berasal dari berbagai daerah namun sudah memiliki identitas DKI Jakarta. Keunikan kasus dilokasi ini adalah ditemukan nelayan ABK yang ikut melakukan aktivitas penangkapan yang membawa alat tangkap sendiri dan mendapatkan penghasilan sesuai dengan tangkapan yang tersangkut di jaringnya.
Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan studi kasus. Menurut Yin (1996), studi kasus merupakan strategi yang paling tepat digunakan jika bentuk pertanyaan penelitian adalah “mengapa” (deskriptif ) dan “bagaimana” (eksplanasi). Studi kasus diterapkan pada suatu komunitas, karena sesuai dengan keterwakilannya dengan karakteristik permasalahan dan tujuan penelitian. Pemilihan strategi penelitian studi kasus didasarkan pada (1) kesesuaian dengan pertanyaan penelitian yang bersifat eksploratif, (2) peluang peneliti sangat kecil untuk mengontrol peristiwa/gejala sosial yang hendak diteliti. Kegiatan penelitian dilakukan pada bulan Juli-Agustus tahun 2022 di Marunda (Jakarta Utara). Triangulasi dilakukan untuk mendapatkan validitas informasi menggunakan data sekunder, wawancara dan observasi di lapang.
Informan pada penelitian ini sebanyak 30 orang dan dipilih secara purposive. Informan yang diwawancara terdiri dari unsur nelayan yaitu nahkoda dan ABK, bakul/pedagang pengumpul, pengurus koperasi, Lembaga Pengelola Modal Usaha Kelautan dan Perikanan ( LPMUKP), penyuluh perikanan, Dinas Kelautan dan Perikanan Propinsi DKI dan suku dinas (Sudin) Jakarta Utara. Informan yang dipilih, dianggap mengetahui tentang pembiayaan nelayan dan atau kondisi di lokasi. Analisis data dilakukan secara deskriptif kualitatif dengan menjelaskan karakteristik usaha nelayan kecil di Marunda dan jaringan sosial nelayan dalam mengakses pembiayaan. Tahapan-tahapan dalam menganalisis data secara kualitatif (Creswell, 2014), yaitu:
1) mengolah data berdasarkan hasil wawancara; 2)  merefleksikan  data;  3)  melakukan  pengkodean, dan 4) melakukan reduksi data; mendeskripsikan setting (ranah), orang (informan), kategori dan tema yang akan dianalisis; narasi kualitatif lengkap dengan beberapa subtema, dan tentang keterhubungan antar tema termasuk tampilan gambar dan tabel; interpretasi dan memaknai data; verifikasi dan penarikan kesimpulan.

## KARAKTERISTIK USAHA NELAYAN KECIL DI MARUNDA
Secara umum, karakteristik memiliki arti mempunyai sifat khas sesuai dengan perwatakan tertentu (KBBI 2008). Karakteristik individu, diartikan sebagai identitas yang dimiliki secara individu oleh seseorang. Karakteristik individu terdiri dari umur, tingkat pendidikan formal dan tingkat pengalaman (Yuwono & Prasojo, 2013). Selain karakteristik individu, nelayan kecil memiliki kakarteristik usaha yg khas dan memiliki keunikan di masing-masing lokasi. Adanya perbedaan karakteristik dimungkinkan karena adanya perbedaan penggunaan alat tangkap, ketersediaan sumber daya ikan, pola penangkapan dan penjualan ikan, sumber daya manusia (individu) dan adat serta kebiasaan setempat. Mendeskripsikan karakteristik nelayan menjadi salah satu cara untuk memahami kondisi eksisting nelayan di suatu lokasi.
Tabel 1. Karakteristik Nelayan.
Uraian Rata-rata (Tahun) Umur 46 Lama bersekolah 6 Pengalaman menjadi nelayan 34 Lama menetap di lokasi 26 Jumlah tanggungan keluarga 4 Sumber: Data primer diolah, 2022.
Pada Tabel 1 dapat dilihat bahwa rata-rata umur nelayan yang menjadi informan adalah 46 tahun, hal ini menunjukkan nelayan di lokasi masih berada dalam kisaran umur produktif 15-64 tahun (Bappenas, 2017). Adapun tingkat pendidikan formal nelayan rata-rata adalah tamat pendidikan sekolah dasar 6 tahun, walaupun ada sedikit nelayan yang telah menamatkan pendidikan hingga tingkat Sekolah Menengah Umum (SMU) dan ada pula nelayan yang tidak menamatkan  sekolah dasar. Bagi nelayan yang putus sekolah, faktor biaya menjadi alasan utama tidak melanjutkan pendidikan, sehingga membantu kegiatan
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022
Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
penangkapan yang dilakukan orang tua menjadi pilihan. Bagi nelayan yang bersekolah, kegiatan penangkapan hanya dilakukan pada saat tertentu semisal libur sekolah, sedangkan pada nelayan yang tidak melanjutkan pendidikan, kegiatan penangkapan dilakukan secara rutin. Kondisi ini sesuai dengan rata-rata pengalaman menjadi nelayan di lokasi yang mencapai 34 tahun dan sudah berdomisili di lokasi selama 26 tahun. Sebagian besar nelayan sudah berkeluarga yang terdiri dari ayah, ibu dan dua orang anak.
Mayoritas nelayan yang tinggal di Marunda sudah memiliki kartu tanda penduduk (KTP) Jakarta dan sebagian besar merupakan generasi kedua, yaitu kelahiran di lokasi dan orang tuanya yang berasal dari daerah. Pada Tabel 2 dapat dilihat bahwa, sebagian besar infoman nelayan (40%) merupakan keturunan dari Jawa Barat (Indramayu) dan 40% nelayan merupakan keturunan Betawi. Sebagian kecil nelayan merupakan keturunan dari Jawa Tengah (3%) dan Sulawesi (7%). Menurut hasil penelitian Robin et  al. (2018), keberadaan nelayan Marunda mirip dengan nelayan di Muara Angke yang didominasi oleh nelayan Indramyu (57%), walaupun proporsi nelayan terbanyak kedua berasal dari Cirebon (33%) dan Tegal (10%) sedangkan nelayan di Kamal Muara di dominasi oleh keturunan Bugis (83%).
Tabel 2. Asal Daerah Nelayan. Asal Daerah Persen (%) Banten 10 Jawa Barat 40 Jawa Tengah 3 Sulawesi 7 Betawi 40 Sumber: Data primer diolah, 2022.

## Operasional Penangkapan Ikan
Tiap wilayah pendaratan nelayan di Jakarta memiliki karakteristik penggunaan alat tangkap yang sedikit berbeda, sesuai dengan kebiasaan nelayan dan menyesuaikan ikan target yang akan ditangkap. Alat tangkap yang digunakan oleh nelayan di Teluk Jakarta diantaranya: Jaring Rajungan, Jaring Rampus, Jaring Bandeng, Jaring Udang, Jaring Ikan, Bubu Udang, Sero, Bagan, Panah, Pancing, dan Sondong (Robin et al. 2018; SKPKP, 2022).
Salah satu tempat pendaratan nelayan kecil adalah Marunda. Lokasi ini merupakan wilayah yang memiliki pantai dan berada di wilayah ujung timur Jakarta. Marunda berbatasan langsung dengan Kabupaten Bekasi di bagian Timur, Kelurahan
Cilincing di bagian barat, Laut Jawa di bagian utara dan kelurahan Rorotan di bagian selatan (BPS 2018). Marunda dilintasi oleh Sungai ( Kali ) Blencong yang digunakan nelayan untuk keluar masuk membawa perahu untuk menangkap ikan di Teluk Jakarta atau menyandarkan perahu setelah melakukan aktivitas penangkapan. Sebagian besar nelayan Marunda menempati rumah yang tidak jauh dari sungai.
Kegiatan penangkapan nelayan kecil di Marunda dilakukan secara one  day  fishing (ODF) sesuai dengan karakteristik nelayan kecil yang memiliki keterbatasan dalam kegiatan penangkapan. Nelayan di Marunda membeli Bahan Bakar Minyak (BBM) secara langsung di Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) dengan harga resmi yang ditetapkan oleh pemerintah. Kebutuhan BBM nelayan bervariasi sesuai dengan jarak tempuh nelayan. Pembelian ransum perbekalan melaut (termasuk BBM) berkisar Rp50.000,00-150.000,00 per trip. Waktu tempuh nelayan kecil di Marunda menuju lokasi berkisar 1-3 jam perjalanan. Menurut Sagita et  al. (2022) jarak penangkapan yang akan ditempuh sangat tergantung pada ukuran armada kapal dan mesin.
Penentuan lokasi penangkapan tergantung dengan keinginan dan kebiasaan nelayan. Setelah melakukan kegiatan penangkapan, nelayan akan mendaratkan dan menjual hasil tangkapannya pada penjual ikan yang menjadi langganan di lokasi asal. Sebagai contoh nelayan yang berasal dari Marunda, melakukan kegiatan penangkapan di sekitar wilayah Muara Gembong (Bekasi) atau Tanjung Priok, aktivitas pendaratan dan penjualan ikan dilakukan di tempat asal, yaitu di Marunda. Hal ini dikarenakan, lokasi landing  base nelayan juga merupakan lokasi tempat tinggal sehingga setelah mendaratkan hasil tangkapan nelayan akan melanjutkan pekerjaan memperbaiki jaring dan beristirahat di rumah. Apabila nelayan melakukan aktivitas andon, yaitu melakukan kegiatan penangkapan, dan mendaratkan hasil tangkapan dilokasi yang berbeda dari lokasi asal. Sebagai contoh, pada waktu tertentu, ada sebagian nelayan di Marunda melakukan aktivitas andon di wilayah Tangerang dalam kurun waktu tertentu. Biasanya, aktivitas ini dilakukan pada saat terjadi musim ikan di daerah lain, sedangkan dilokasi asal sedang mengalami musim paceklik. Saat melakukan andon, nelayan akan mendaratkan dan menjual hasil tangkapan dilokasi terdekat dan tidak kembali ke lokasi asal.
Sebanyak 73% nelayan memiliki dua jenis alat tangkap dan hanya 27% nelayan memiliki satu alat tangkap (Tabel 3). Adanya kepemilikan lebih dari satu alat tangkap merupakan strategi nelayan dalam
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
rangka menjaga keberlanjutan usaha. Analoginya jika musim ikan A, nelayan akan menggunakan alat tangkap A, dan jika musim ikan B nelayan akan menggunakan alat tangkap yang sesuai dengan musim dan jenis ikan. Kadang-kadang kedua jenis alat tangkap yang dimiliki juga digunakan disetiap aktivitas penangkapan. Akbarsyah et  al (2017), nelayan yang mempunyai banyak alat tangkap akan lebih adaptif terhadap musim ikan.
Alat tangkap pertama yang mendominasi nelayan Marunda adalah Jaring (70%) dan Bubu udang (27%). Adapun jenis jaring yang banyak digunakan nelayan adalah jaring rajungan dan hanya sedikit yang menggunakan jaring ikan atau jaring bandeng. Pada alat tangkap kedua didominasi oleh bubu (40%) dan jaring (23%). Disisi lain, masih ditemukan alat tangkap Sero (3%) sebagai alat tangkap pertama dan pancing (10%) sebagai alat tangkap kedua. Walaupun berada di Teluk yang sama (Teluk Jakarta), Nelayan di Marunda (di Timur) memiliki sedikit variasi alat tangkap yang berbeda dengan nelayan Kamal Muara (di Barat), pada nelayan Marunda tidak ditemukan alat tangkap berupa sondong dan nelayan yang menangkap ikan menggunakan panah dengan cara menyelam (Robin et al. 2018).
menggunakan bubu untuk menangkap udang. Bubu ada dua jenis, bubu naga dan bubu biasa. Alat tangkap bubu naga berbahan kawat hijau memiliki daya tahan cukup lama mencapai 2-3 tahun sehingga memiliki harga jual satuan yang lebih mahal mencapai Rp350.000,00 per unit. Alat tangkap bubu biasa terbuat dari kawat berwarna abu-abu dan memiliki harga yang lebih murah (Rp200.000,00/unit) namun cepat rusak. Sebagian nelayan juga menggunakan jaring bandeng (gill net) merupakan sebutan jaring yang digunakan nelayan untuk menangkap ikan bandeng. Nilai investasi jaring bandeng per piece Rp200.000,00 dengan daya tahan selama 1 bulan. Nilai investasi jaring rajungan per unit sebesar Rp150.000,00 dengan umur keawetan yang lebih rendah, yaitu berkisar selama 7-14 hari. Hal ini dikarenakan jaring rajungan sering mengalami kerusakan dan bahkan hilang karena tersangkut.

## Investasi dan Pendapatan Nelayan
Investasi nelayan yang besar ada pada alat tangkap bubu sebesar Rp15.850.000,00 dan Sero Rp6.000.000,00. Sedangkan nilai investasi kapal senilai Rp19.466.667,00 dan mesin Rp6.113.793,00 (Tabel 4). Jaring merupakan alat tangkap yang paling rentan terhadap kerusakan, terutama yang menangkap rajungan. Hal ini dikarenakan ketika rajungan terlilit dan tersangkut seringkali sulit untuk dilepaskan yang menyebabkan jaring harus diputus untuk memudahkan mengambil rajungan. Banyaknya jaring yang rusak karena terputus atau robek menyebabkan produktivitas tangkapan nelayan menjadi menurun. Kondisi ini mengharuskan nelayan untuk memperbaiki jaring yang rusak dan bahkan membeli jaring yang hilang. Bagi nelayan yang mendapatkan hasil tangkapan yang tinggi, membeli jaring baru tidak menjadi masalah, namun pada nelayan yang memiliki produktivitas rendah akan terpaksa meminjam uang kepada pedagang pengumpul atau bakul untuk membeli jaring. Kondisi ini sama dengan yang terjadi pada nelayan di Muara Angke yang memilih meminjam kepada lembaga pembiayaan informal dengan alasan lebih mudah dibanding jika meminjam ke bank/lembaga formal (Setiawinata et al., 2019).
Tabel 3. Kepemilikan Alat Tangkap. Jenis Alat Tangkap Persentase Penggunaan Alat Tangkap 1 Persentase Penggunaan Alat Tangkap 2 Sero 3 - Bubu 27 40 Jaring 70 23 Pancing - 10 Tidak memiliki alat tangkap kedua - 27 Total 100 100 Sumber: Data primer diolah, 2022.
Saat ini, nelayan di Marunda sudah jarang yang menggunakan alat tangkap Sero, dikarenakan dianggap tidak terlalu menguntungkan. Sero juga tidak digunakan oleh nelayan di Muara Angke dan Kalibaru, namun nelayan di Kamal Muara masih menggunakannya (Robin et  al . 2018). Alat tangkap Sero membutuhkan biaya investasi yang cukup besar, mencapai Rp6.000.000,- per unit. Sero ditancapkan secara permanen pada lokasi tertentu dan tidak seperti jaring yang mudah untuk dipindah-pindahkan. Jika nelayan meminjam modal dari penampung ikan, dalam proses pembuatan sero hanya ditanggung ¼ (satu per empat) dari modal yang dibutuhkan, dan sisanya ditanggung oleh nelayan sendiri. Ada nelayan yang
Tabel 4. Investasi Aset Usaha Nelayan. Jenis Investasi Harga (Rp) Sero 6.000.000,00 Bubu 15.850.000,00 Jaring 3.427.273,00 Perahu 19.466.667,00 Mesin 6.113.793,00 Sumber: Data primer diolah, 2022.
ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
ijain@uad.ac.id

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022
Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Secara umum, jenis tangkapan nelayan di tiga musim yang berbeda (timur, peralihan, paceklik) adalah sama, yaitu rajungan dan udang, sedangkan komoditas ikan tidak terlalu mendominasi hasil tangkapan nelayan. Lokasi penangkapan nelayan mengikuti keberadaan cuaca. Pada musim timur lokasi penangkapan cenderung lebih jauh, sedangkan pada musim barat lokasi penangkapan lebih dekat, hal ini ikut mempengaruhi penggunaan BBM pada kegiatan penangkapan.
Jenis udang yang banyak ditangkap nelayan adalah udang peci, sedangkan jenis ikan yang ditangkap diantaranya ikan kedukang, lundu, bandengan. Untuk komoditas rajungan, sistem penjualan tidak dipisahkan berdasarkan ukuran namun dijual secara campur. Harga rajungan di nelayan bervariasi di kisaran Rp17.000,00- Rp22.000,00/kg, harga ini turun tajam jika dibandingkan harga sebelum Covid-19 yang bisa mencapai Rp75.000,00-80.000,00/kg. Udang dijual berdasarkan ukuran (kecil, sedang, besar) dengan kisaran harga Rp25.000,00-Rp50.000,00 per kilogram dan ada yang dijual dengan sistem gruss yaitu dijual secara borongan (Rp35.000,00/kg).
Secara umum, usaha penangkapan nelayan masih mengalami keuntungan dari usaha yang dijalankan (masuk kategori positif ) baik pada pada musim timur, peralihan dan musim barat (Tabel 5). Jika selisih keuntungan tersebut dibagikan kepada awak yang melaut sebanyak 2 orang, maka pendapatan yang didapatkan sangat rendah dan tidak sebanding dengan usaha yang telah di keluarkan. Nelayan tidak mendapatkan keuntungan dari usaha yang dilakukan.

## STRUKTUR DAN JARINGAN SOSIAL NELAYAN KECIL
Struktur sosial merupakan suatu keberlanjutan susunan orang-orang dalam hubungan-hubungan yang dibatasi atau dikendalikan oleh institusi, yaitu norma atau tingkah laku yang dibangun masyarakat Radcliff-Brown (1968) dalam Susilo (2010). Struktur sosial  mengandung  konsep  stratifikasi  (pelapisan), pembedaan status dan peran, kelompok (social group) , relasi, kekuasaan (power) serta mobilitas (pergerakan) antar lapisan (Susilo 2010; Saleha, 2013).  Satria (2015) mengungkapkan dua konsep
penting dalam melihat struktur sosial nelayan yaitu status dan peranan. Sebagai contoh nahkoda dan ABK, memiliki status dan peranan yang berbeda pada usaha penangkapan. Saleha (2013) dan Hikmah et  al (2018), menyatakan struktur masyarakat nelayan yang terbentuk berdasarkan penguasaan dan kepemilikan modal dan alat produksi. Pelapisan sosial yang terbentuk terdiri atas tiga strata yaitu nelayan pemilik modal (bos), nelayan pemilik kapal dengan status sosial menengah dan nelayan buruh (Saleha, 2013; Hikmah et al . 2018). Nelayan kecil di Marunda dapat dibedakan berdasarkan kepemilikan aset, yaitu: 1) Pemilik perahu yang tidak melakukan aktivitas penangkapan; 2) Pemilik dan menjadi nahkoda perahu; 3) ABK. Nelayan tipe pertama, merupakan nelayan yang memiliki beberapa perahu dan dijalankan oleh orang lain yang dipercaya. Adapula pemilik perahu yang berprofesi sebagai bakul/bos ikan dan menerima hasil tangkapan nelayan. Disisi lain, ada pemilik perahu dan tidak melakukan aktivitas penangkapan (dikarenakan kendala usia) sehingga perahu dijalankan oleh anggota keluarga atau orang lain yang dipercaya. Secara keseluruhan, keberadaan nelayan tipe pertama tidak terlalu banyak ditemukan di lokasi.
Nelayan tipe kedua banyak ditemukan dilokasi yaitu pemilik perahu sekaligus menjadi nahkoda. Armada penangkapan yang digunakan nelayan berukuran kecil (< 3 GT) dengan biaya investasi yang dapat dijangkau oleh nelayan. Nelayan yang memiliki armada penangkapan akan lebih bebas dalam mengambil keputusan, diantaranya penentukan jenis alat tangkap, lokasi penangkapan, Anak Buah Kapal (ABK) yang terlibat dan waktu penangkapan.
Nelayan ketiga adalah nelayan yang memiliki keterbatasan dana dan tidak memiliki kemampuan untuk membeli perahu sehingga menumpang pada perahu nelayan lain. Nelayan tipe ketiga cenderung akan mengikuti aturan yang ditetapkan oleh pemilik perahu, termasuk penentuan lokasi penangkapan. Nelayan ini membawa alat tangkap sendiri dan ikut digunakan pada aktivitas penangkapan. Tipe nelayan ketiga memiliki sedikit perbedaan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Hikmah et al (2018) di Cilincing yang menyatakan Tabel 5. Rata-Rata Pendapatan Nelayan. Rata-Rata per Trip Musim Timur Musim Peralihan Musim Barat Pendapatan (Rp) 668.333,00 211.379,00 105.714,00 Biaya Operasional (Rp) 106.667,00 99.500,00 97.931,00 Sumber: Data primer diolah, 2022.
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
bahwa nelayan buruh memiliki modal tenaga, tetapi tidak  memiliki  modal  finansial,  kapal  atau  alat tangkap. Nelayan buruh di Marunda memiliki/ membawa alat tangkap sendiri berupa jaring rajungan pada setiap aktivitas penangkapan.
Jaringan sosial adalah struktur relasi yang menghubungkan antar aktor sosial (Marsden, 2000 dalam Prescosolido, 2007). Jejaring sosial adalah sekumpulan simpul yang relevan secara sosial dihubungkan oleh satu atau lebih relasi (Marin & Wellman, 2011). Karakteristik struktural yang berbeda dalam pengelolaan sumber daya alam memunculkan jaringan sosial yang berbeda (Bodin 2009). Jaringan Sosial komunitas nelayan berfungsi sebagai saluran untuk transfer pengetahuan, sumber daya, bisnis untuk mengurangi resiko dampak dari perubahan akses perikanan (Lavoie, & Cornell. 2019). Nee (2005) dalam Mudiarta (2009) menjelaskan bagaimana institusi berinteraksi dengan jaringan sosial (social network) dan norma- norma sosial untuk mengarahkan tindakan-tindakan ekonomi. Pada kasus nelayan kecil di Marunda, institusi yang ada berinteraksi dengan jaringan sosial dan norma yang mengarahkan tindakan ekonomi nelayan kecil, dalam hal ini tindakan ekonomi yang dilakukan oleh nelayan kecil memiliki kaitan dengan keberadaan pedagang pengumpul ikan.
Hubungan pedagang ikan dan nelayan di Marunda memiliki keterikatan dalam jaringan sosial (network) yang erat. Hubungan yang terjadi tidak hanya sekedar hubungan ekonomi, ada hubungan keluarga-lingkungan (tetangga) dan ikatan ini saling bersinggungan, menguatkan, serta menimbulkan kepercayaan ( trust) diantaranya (Adhuri et al , 2016).  Keterlekatan antara nelayan dengan pemodal (bakul) merupakan isu klasik yang masih bertahan hingga saat ini. Bos/bakul mampu menyediakan pembiayaan tanpa syarat administrasi, tanpa adanya jaminan, proses pencairan yang relatif cepat. Di Marunda, nelayan kecil yang memiliki ikatan dengan Bakul/bos, disebut dengan “langgan” yang berasal dari kata pelanggan/ berlangganan (menjual ikan hasil tangkapan).
Adanya ikatan dengan bakul /bos, membuat nelayan hanya memfokuskan melakukan kegiatan penangkapan. Bakul/bos akan bertanggung jawab menampung dan menjualkan semua hasil tangkapan nelayan di semua musim. Nelayan membutuhkan bakul/bos dalam memenuhi kebutuhan akan modal ataupun penjamin penjualan dan bakul/bos membutuhkan kepastian akan pasokan ikan hasil tangkapan nelayan. Disisi lain, bakul/bos akan berupaya mengikat nelayan untuk mau menjual ikan hasil tangkapan nya. Bakul/bos mengikat
nelayan dengan hutang sebagai dampak atas permintaan modal ekonomi oleh nelayan kepada bakul/bos (Muhartono dan Nurlaili, 2011). Bakul/ bos memberikan bantuan modal ekonomi kepada nelayan dengan memasukkan kepentingan ekonomi didalamnya, yaitu mengharapkan keuntungan dari penjualan ikan. Lenggono (2011) menyatakan pemodal menciptakan ketergantungan secara ekonomi maupun sosio-kultural dengan membangun mekanisme hutang (lunak namun mengikat), serta mengembangkan jalur perdagangan berlapis, eksploitasi dengan penciptaan struktur pasar yang monopolistis dan monopsonistis, sehingga terjadi mekanisme penentuan harga dan penyediaan barang secara sepihak. Selama nelayan masih memiliki hutang, maka wajib menjual hasil tangkapan ke bakul/bos dengan harga yang sudah ditetapkan.

## STRATEGI PEMBIAYAAN NELAYAN KECIL
Nelayan kecil tidak memiliki akses untuk merubah kebijakan pada level makro, sehingga strategi yang dilakukan dalam pemenuhan modal berfokus pada pada level mikro dan level meso. Nelayan kecil yang memiliki keterbatasan modal akan berupaya mencukupkan kebutuhan, diantaranya dengan melakukan peminjaman diberbagai tempat (Akhmad et al ., 2017). Kondisi ini juga ditemukan pada nelayan kecil di Marunda yang memiliki beberapa strategi dalam upaya memenuhi kebutuhan akan modal. Strategi-Strategi tersebut dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu strategi internal (level mikro) dan strategi eksternal (level meso). Strategi internal terkait dengan langkah-langkah yang dilakukan secara internal di dalam keluarga. Sedangkan strategi eksternal adalah bentuk strategi yang melibatkan pihak luar, seperti meminjam kepada kerabat, lembaga pembiayaan informal (bakul ikan/Bos), maupun lembaga pembiayaan formal (koperasi, bank).

## Strategi Internal
Menabung merupakan salah satu strategi internal lingkup keluarga. Kegiatan menabung merupakan keputusan bersama yang dilakukan antara suami dan istri nelayan. Pihak istri memiliki peranan besar untuk berdisiplin dalam menabung. Dalam lingkup keluarga nelayan, terdapat pembagian kerja berupa, suami fokus pada kegiatan penangkapan sedangkan pengelolaan keuangan rumah diserahkan kepada istri nelayan. Menabung merupakan salah satu cara untuk menyimpan sebagian hasil tangkapan. Kegiatan menabung dilakukan oleh istri nelayan pada saat hasil tangkapan melebihi kebutuhan. Kegiatan menabung dilakukan setelah menyisihkan uang
ISSN 2442-6571

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
untuk keperluan harian keluarga dan keperluan operasional seperti BBM dan perbekalan/ransum untuk kegiatan penangkapan esok hari. Tabungan yang disimpan dapat digunakan nelayan jika ada keperluan mendesak. Widodo (2009) menyatakan budaya menabung seringkali diterjemahkan oleh masyarakat nelayan dengan membeli perhiasan emas. Pada nelayan kecil di Marunda, bentuk tabungan pada tahap awal adalah menyisihkan kelebihan uang. Uang ditabung dalam bentuk tunai dan besarannya bervariasi tergantung dengan ketersediaan uang yang dimiliki, antara Rp10.000,00 - Rp100.000,00. Dalam jangka panjang, uang yang sudah terkumpul ada yang dibelikan perhiasan dalam bentuk emas. Zarida (2013) menyatakan nelayan lebih memilih menabung dalam bentuk emas, sebagai katup pengaman jika dibutuhkan sewaktu waktu bisa dijual dengan mudah. Menurut nelayan Marunda, perhiasan merupakan pilihan nelayan dengan alasan mudah dijual dan memiliki nilai yang cukup baik jika dijual kembali dibandingkan membeli barang elektronik.
Pada awal usaha, sebagian besar nelayan di Marunda mengandalkan penggunaan dana pribadi ataupun dana keluarga untuk membeli investasi usaha penangkapan. Jika dana yang dimiliki terbatas, nelayan menyiasati pembelian investasi awal (perahu dan mesin) dengan tidak harus membeli peralatan yang baru yaitu membeli dalam kondisi bekas (second). Khusus untuk alat tangkap, nelayan membeli dalam kondisi baru, dengan jumlah unit yang menyesuaikan dana yang dimiliki ataupun membeli secara bertahap. Nelayan kecil yang masih memiliki aset sendiri dan tidak memiliki keterikatan hutang lebih beruntung jika dibandingkan dengan nelayan kecil yang memiliki keterikatan (hutang) sehingga memiliki ketidakmampuan menjual ikan dengan harga yang lebih bersaing.

## Strategi Eksternal
Meminjam kepada keluarga atau kerabat merupakan salah satu strategi yang dilakukan nelayan dalam rangka memenuhi kebutuhan akan modal. Widodo (2009), menyatakan bahwa nelayan meminjam kepada saudara dekat dengan alasan kemudahan dalam berhutang dan pengembalian. Hal ini juga dilakukan oleh nelayan di Marunda dengan alasan mengedepankan faktor kekeluargaan, yaitu adanya kedekatan, kepercayaan dan komitmen untuk pengembalian. Nelayan akan sedikit selektif dalam menentukan kepada anggota keluarga/kerabat terdekat yang akan dipinjam dengan memperkirakan bahwa pihak tersebut memiliki ketercukupan dana, saling percaya dan mau memberi pinjaman.
Lembaga pembiayaan formal merupakan salah satu alternatif nelayan dalam mendapatkan akses permodalan. Menurut Firmansyah (2013), sumber pembiayaan formal pada usaha perikanan tangkap, terdiri dari tiga tipe yaitu: 1) pembiayaan melalui sektor perbankan; 2) pembiayaan melalui lembaga keuangan non bank; 3) pembiayaan melalui koperasi. Nelayan yang melakukan peminjaman kepada lembaga pembiayaan formal adalah nelayan yang memiliki aset untuk dijaminkan. Aset berupa sertifikat  tanah  ataupun  Buku  Pemilik  Kendaraan Bermotor (BPKB). Lembaga pembiayaan formal tempat nelayan mengajukan pinjaman ke Bank Rakyat Indonesia (BRI) melalui program kredit usaha rakyat (KUR), koperasi dan program pembiayaan mekar. Kemudahan mengakses lokasi untuk melakukan penyetoran cicilan bulanan menjadi salah satu alasan nelayan dalam memilih lembaga pembiayaan formal ini. Namun demikian, hanya sedikit nelayan yang mau dan mampu mengakses sumber permodalan formal karena tidak mampu memenuhi persyaratan administrasi berupa jaminan (Sari et al. 2022). Nelayan di Marunda yang mampu mengakses pembiayaan formal menggunakan asset yang dimiliki BPKB untuk dijadikan jaminan.
Berdasarkan hasil penelitian pada nelayan di wilayah Madura, Mashuri (2013) membagi lembaga pembiayaan informal menjadi tiga, yaitu pembiayaan yang berasal dari keluarga dan kerabat; berasal dari juragan; dan berasal dari bakul ikan. Pada kasus nelayan di Marunda, selain berasal dari keluarga dan kerabat sumber permodalan informal berasal dari bos/bakul ikan. Setiawinata et  al (2019) menyatakan bahwa hubungan antara nelayan dengan bakul/bos lebih bersifat terbuka dan Ikatan terjadi ketika nelayan meminta bantuan pinjaman modal untuk menjamin kebutuhan hidup keluarga dan biaya operasional melaut. Nelayan kecil di Marunda meminjam hanya sebagian dari modal yang dibutuhkan, nelayan meminjam dana tidak langsung besar, namun secara bertahap. Besaran pinjaman (hutang) akan bertambah seiring dengan menurunnya hasil tangkapan (karena pengaruh musim) dan adanya kebutuhan nelayan untuk menambah atau memperbaiki alat tangkap, memperbaiki mesin, perahu ataupun keperluan lainnya.
Setiap pinjaman yang dilakukan nelayan dicatat dan dianggap sebagai saham usaha oleh bos/bakul. Jika nelayan merasa tidak puas dengan langgan tempat menjual ikan, nelayan tersebut dapat melakukan pindah bos, dengan syarat melunasi hutang-hutang yang terdahulu. Hikmah et al (2018) menyatakan bos memiliki peranan penting, tidak
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
hanya berperan dalam rantai pemasaran tetapi juga juga berperan pada aspek kehidupan yang lebih luas. Meminjam (memiliki ikatan) kepada bakul/ bos juga menjadi strategi nelayan dalam rangka memudahkan proses penjualan ikan hasil tangkapan. Bagi nelayan yang memiliki ikatan dengan bakul/ bos dan rumahnya jauh dari sungai mendapatkan kemudahan menambatkan perahunya di di babagan (tempat sandar perahu) milik bakul/bos. Nelayan merasa aman bahwa perahunya ada yang mengawasi jika terjadi hal hal yang tidak diingiinkan, misalnya perahu hanyut.
Bagi nelayan kecil, bagi hasil dengan orang lain ataupun memberikan upah pada kegiatan paska penangkapan akan sangat berpengaruh terhadap berkurangnya pendapatan. Oleh karena itu, nelayan akan lebih memilih untuk melakukan aktivitas penangkapan sendiri ataupun dibantu oleh anggota keluarga. Demikian halnya dengan aktivitas memisahkan hasil tangkapan dari jaring (rajungan, ikan), memperbaiki jaring yang rusak akan melibatkan anggota keluarga. Pelibatan anggota keluarga (anak dan istri) merupakan salah satu strategi yang dilakukan nelayan untuk menekan biaya karena keluarga tidak meminta besaran upah atas upaya yang telah dilakukan.
Strategi lain yang dilakukan nahkoda untuk mengurangi biaya operasional penangkapan adalah mempersilahkan jika ada nelayan lain yang akan ikut melakukan aktivitas penangkapan. Fenomena ini unik, yaitu ABK yang ikut dalam perahu tidak mendapatkan bagi hasil atau gaji dari kegiatan penangkapan ikan, melainkan memberikan kontribusi kepada perahu berupa membayar uang ‘sewa’ (kontribusi ikut di perahu). ABK yang ikut melakukan aktivitas penangkapan di perahu membawa alat tangkap masing-masing dan digunakan pada saat kegiatan penangkapan. Dalam hal ini, alat tangkap yang dibawa adalah jaring rajungan dengan ukuran yang disesuaikan dengan kepemilikan ABK. Besaran biaya sewa perahu tergantung dengan hasil yang ditangkap dan dihitung Rp3000,00/kg. Jika nelayan tidak mendapatkan hasil maka tidak dibebankan uang sewa. Semakin banyak ikan yang ditangkap, maka semakin besar biaya sewa perahu. Uang hasil sewa perahu digunakan nahkoda untuk membeli BBM.
Penggunaan alat tangkap diatas perahu merupakan tanggung jawab masing-masing nelayan, termasuk proses menurunkan jaring, menarik jaring, memisahkan hasil tangkapan, memperbaiki jaring yang rusak termasuk menjual hasil tangkapan. Namun demikian tetap ada kerjasama di dalam perahu, terutama memegang kendali kemudi
pada saat nahkoda sedang menarik jaring (saling bergantian).

## PENUTUP
Karakteristik nelayan kecil di Marunda didominasi oleh nelayan yang memiliki dua jenis alat tangkap dengan mayoritas menggunakan jaring dan bubu. Tidak ada sistem proporsi bagi hasil untuk membagi hasil tangkapan perahu secara keseluruhan. ABK yang ikut melakukan penangkapan membawa alat tangkap sendiri dan membayar uang sewa kepada pemilik kapal berdasarkan hasil tangkapan. Terdapat tiga lapisan dalam struktur ekonomi nelayan kecil di Marunda, yaitu: 1) Pemilik perahu yang tidak melakukan aktivitas penangkapan; 2) Pemilik dan menjadi nahkoda perahu; 3) Anak Buah Kapal/perahu.
Nelayan kecil di Marunda akan melakukan berbagai upaya menggunakan jaringan sosial yang dimiliki guna memenuhi kebutuhan modal. Mayoritas nelayan mengandalkan dana pribadi untuk memenuhi kebutuhan investasi awal, namun jika tidak mencukupi, dipenuhi oleh keluarga atau kerabat nelayan. Jika nelayan memiliki aset untuk dijaminkan, akan melakukan pinjaman kepada lembaga pembiayaan formal dan jika tidak memiliki asset akan mengandalkan pinjaman dari lembaga pembiayaan informal. Dalam hal ini bakul/bos bukanlah sumber awal penyediaan modal investasi (pembelian perahu, mesin, alat tangkap), dan penyedia modal operasional (BBM, es, ransum).
Pada dasarnya nelayan tidak ingin meminjam pada lembaga pembiayaan formal dan informal. Nelayan tidak mau terikat dengan bakul/bos karena tidak bebas melakukan penjualan hasil tangkapan ataupun penentuan harga. Nelayan pun tidak ingin meminjam kepada lembaga pembiayaan formal/perbankan karena khawatir tidak bisa membayar cicilan pada musim paceklik. Pada saat kondisi jaring rusak atau hilang, perbaikan mesin, maka nelayan mulai berinteraksi kepada Bakul/ bos untuk meminjam uang. Uang (hutang) yang dipinjam tidak langsung dalam jumlah besar, melainkan bertambah seiring dengan meningkatnya kebutuhan.
Pemerintah telah banyak memberikan perhatian kepada nelayan kecil, namun belum sepenuhnya mengadopsi karakteristik usaha, jaringan sosial dan resiko pada usaha perikanan tangkap. Kebijakan yang perlu dilakukan adalah membuat kebijakan berupa program pinjaman yang menyentuh seluruh lapisan nelayan dengan memperhatikan karakteristik dan jaringan
ISSN 2442-6571

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022
Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
sosial yang dimiliki nelayan. Program ini harus memprioritaskan pada nelayan yang tidak memiliki modal dan tidak memiliki aset sebagai alat penjamin serta pelibatan lembaga pembiayaan informal dalam pengembangan program pembiayaan nelayan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami mengucapkan terima kasih kepada Kementerian Kelautan dan Perikanan; Dinas Ketahanan Pangan Kelautan dan Pertanian Propinsi DKI Jakarta; Penyuluh Perikanan Jakarta Utara, Nelayan, Bakul/bos Ikan, para Informan dalam penelitian ini.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan ini kami menyatakan bahwa kontribusi tiap-tiap penulis terhadap pembuatan karya tulis ini adalah Rizky Muhartono kontributor utama serta Titik Sumarti, Saharuddin dan Sonny Koeshendrajana sebagai kontributor anggota. Penulis menyatakan bahwa penulis telah melampirkan surat pernyataan kontribusi penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
Adhuri,  D.S.,  Rachmawati,  L.,  Sofyanto,  H.,  & Hamilton, H.N. (2016). Green market for small people: Markets and opportunities for upgrading in  small-scale  fisheries  in  Indonesia.  Marine Policy 63 (2016) 198–205. DOI:10.1016/j. marpol.2015.03.021.
Akbarsyah, N., Wiyono, E.S., & Solihin, I. (2017). Tingkat Ketergantungan Dan Persepsi Nelayan Pancing Ulur Terhadap Sumber daya Ikan Di Prigi Trenggalek Jawa Timur. Marine Fisheries 8(2):  199-210,  November  2017.  DOI: https:// doi.org/10.29244/jmf.8.2.199-210.
Akhmad, Warda, Astina, S.W. (2017). Analisis Pembiayaan Usaha Nelayan Skala Kecil Oleh Lembaga Keuangan Syariah (Studi Di Kelurahan Untia Kota Makassar). Jurnal Ekonomi Balance Fakultas Ekonomi Dan Bisnis. Volume 13 No 1 Tahun 2017. DOI: https://doi.org/10.26618/jeb. v13i1.1891.
Anugrahini, T. (2018). Resiliensi Sosial Nelayan Kamal Muara dalam Menghadapi Dampak Reklamasi Teluk Jakarta. Jurnal Penelitian Kesejahteraan Sosial. Vol 17 No 1 Maret 2018; 37 – 46. (https://doi.org/10.31105/jpks.v17i1.1200).
Berkes, F., Mahon, R., McConney, P., Pollnac, R., & Pomeroy, R. (2001). Managing Small-Scale Fisheries Alternative Directions and Methods. IDRC 2001 ISBN 0-88936-943-7 320 pp.https:// www.researchgate.net/publication/272791687_ Managing_Small-Scale_Fisheries_Alternative_ Directions_and_Methods.
[Bappenas]. Badan Perencanaan Pembangunan Nasional.
(2017).  Siaran  Pers  Bonus  Demografi  2030-
2040: Strategi Indonesia Terkait Ketenagakerjaan Dan Pendidikan. https://www.bappenas.go.id/ berita/pemanfaatan-demografi-indonesia- di-sektor-kepariwisataan-kebaharian-dan- ekonomi-kreatif-51k9k (diunduh 3 Maret 2023).
[BBPSEKP] Balai Besar Penelitian Sosial Ekonomi Kelautan Perikanan. (2015). Kajian Lembaga Permodalan Informal Pada Masyarakat Nelayan. Jakarta .Laporan Teknis (tidak dipublikasikan).
[BI] Bank Indonesia. (2017). Laporan Pilot projek peningkatan akses jasa keuangan pada kelompok masyarat pesisir sector perikanan tangkap. Diunduh 2 desember 2020. www.bi.go.id.
[BPS] Badan Pusat Statistik. (2018). Kecamatan Cilincing dalam Angka . Badan Pusat Statistik Kota Administratif  Jakarta Utara.
[BPS] Badan Pusat Statistik. (2019). Jakarta Utara dalam Angka . Badan Pusat Statistik Kota Administratif  Jakarta Utara.
Bodin, O.,&  Crona , B.I. (2009). The role of sosial networks in natural resource governance: What  relational  patterns  make  a  difference? . Global Environmental Change 19 (2009) 3 6 6 – 3 7 4 . ht t p s : / / d o i . o r g / 1 0 . 1 0 1 6 / j . gloenvcha.2009.05.002.
Creswell.  J.W.  (2014).  Research  Design,  Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches, Fourth Edition. Los Angeles (US): SAGE Publication.
Dewi, K. (2018). Pelapisan  Sosial-Budaya  Pesisir Kelurahan  Mangkang  Kulon,  Semarang.  Sabda: Jurnal  Kajian  Kebudayaan , vol. 13, no. 1, pp. 34-43,  Jun.  2018. https://doi.org/10.14710/ sabda.13.1.34-43.
Firmansyah. (2013). Peran Lembaga Pembiayaan Formal dalam Usaha Perikanan Tangkap. Sistem Pembiayaan Nelayan/ Mochammad Najib (ed). Jakarta: LIPI Pers. 193 Hal.
Gai, A.M. (2020). Konsep Pemberdayaan Nelayan Pesisir Kota Surabaya Sebagai Bentuk Adaptasi Perubahan Iklim Berbasis Sustainable Livelihood.  Jurnal Planoearth PWK FT UMMat | e-ISSN 2615-4226 Vol. 5 No. 1 Bulan Februari Tahun 2020, hal. 45-51 DOI:10.31764/ jpe.v5i1.2153.
Halim, A., Wiryawan, B., Loneragan, N.R., Hordykb, A., Sondita,M.F.A., White, A.T., Koeshendrajana, S., Ruchimat, T., Pomeroy, R.S., & Yuni, C. (2019).  Developing  a  functional  definition of  small-scale  fisheries  in  support  of  marine capture  fisheries  management  in  Indonesia. Jurnal marine policy Vol 100 (2019) 238-248 DOI:10.1016/j.marpol.2018.11.044.
Hikmah., Zulham ,A., & Nasution, Z.  (2018). Reklamasi Di Teluk Jakarta dan Perubahan Sosial Pada Masyarakat Nelayan Di Cilincing Jakarta Utara. Jurnal Kebijakan Sosek KP Vol. 8 No. 1 Juni 2018:  1-12.  DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jksekp.v8i1.6849. http://ejournal-balitbang.
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
kkp.go.id/index.php/jkse/article/view/6849.
[KKP] Kementerian Kelautan Perikanan. (2018). Kelautan dan Perikanan dalam Angka 2018. Pusat Data, Statistik dan Informasi.
[KBBI] Kamus Besar Bahasa Indonesia. (2008). https:// kbbi.web.id/karakteristik.  Diakses 2 Maret 2023.
Lavoie, A., Cornell, A.H. (2019). Sosial Networks of Alaska Fishing Communities. Coastal Management, 47:1, 1-22, DOI: 10.1080/08920753.2019.1525259.
Lenggono, P.S. (2011). Ponggawa dan Patronase Pertambakan Di Delta Mahakam: Teori Pembentukan Ekonomi Lokal. Disertasi. Program Doktor Sosiologi Pedesaan. Institut Pertanian Bogor.
Masyhuri  (2013). Lembaga keuangan Informal dalam Pembiayaan Usaha Perikanan Tangkap. Sistem pembiayaan Nelayan/ Mochammad Najib (ed). Jakarta: LIPI Pers. 193 Hal.
Marin, A., & Wellman, B. (2011). Social Network Analysis: An Introduction. The SAGE Handbook of Social Network Analysis. Edited by John Scott  and  Peter  J.  Carrington.  DOI: https:// dx.doi.org/10.4135/9781446294413.
Mudiarta, K.G. (2009).  Jaringan Sosial (Networks) Dalam Pengembangan Sistem Dan Usaha Agribisnis: Perspektif Teori Dan Dinamika Studi Kapital Sosial. Forum penelitian agro ekonomi. Volume 27 no. 1, juli 2009 : 1 – 12.
Muhartono, R., & Nurlaili. (2018). Hutang Sebagai Pengikat Hubungan Nelayan Dan ‘Pengambe’ Di Kabupaten Jember, Provinsi Jawa Timur. Jurnal Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan Vol. 13 No. 2 Desember 2018: 239- 248.  DOI: http://dx.doi.org/10.15578/jsekp. v13i2.6869.
Nadjib, M. (2013). Pendekatan Studi Sistem Pembiayaan Masyarakat Nelayan. Sistem pembiayaan Nelayan/ Mochammad Najib (ed). Jakarta: LIPI Pers. 193 Hal.
Nee, V. (2005). The New Institutionalisms in Economic and Sociology. The Handbook of Economic Sociology: Second Edition. New York: Rusell Sage Foundation. ISBN 9780691121260.
Pescosolido, B.A. (2007). “The Sociology of Social Networks.” 21st Century Sociology.  Pub. Date: 2007 Access Date: October 5, 2018 Publishing Company: SAGE Publications, Inc.
Ramadhan, A., Firdaus, M., Wijaya, R.A., & Muliawan, I. (2016). Estimasi Kerugian Nelayan Dan Pembudidaya Ikan Akibat Reklamasi Di Teluk Jakarta. Jurnal Sosek KP Vol. 11 No. 1 Juni 2016:  1-11.  DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jsekp.v11i1.3168.
Ritanto, E.P. (2018). Etos Kerja Masyarakat Nelayan Kecil Kelurahan Bagan Deli, Belawan, Medan. Sabda: Jurnal Kajian Kebudayaan, vol. 13, no. 1, pp. 67-76, Jun. 2018. https://doi.org/10.14710/
sabda.13.1.67-76.
Robin., Kurnia, R., Soewardi, K., Setyobudiandi, I., & Dharmawan, A.H. (2018). Analisis Mekanisme Adaptif Dan Kerentanan Nafkah Nelayan Di Teluk Jakarta. (Studi Kasus: Nelayan Muara Angke, Kamal Muara dan Kalibaru). Sodality: Jurnal Sosiologi Pedesaan. Vol 6 No 3 Desember 2018, hal 212-219. DOI : https://doi. org/10.22500/ sodality.v6i3.20371.
Saleha, Q. (2013). Kajian Struktur Sosial Dalam Masyarakat Nelayan Di Pesisir Kota Balikpapan. Buletin PSP Volume 21 No. 1 Edisi April 2013 Hal 67-75. ISSN: 0251-286X.
Sagita, A. Sianggaputra, MD. Pratama, CD. (2022). Analisis Dampak Sampah Plastik di Laut terhadap Aktivitas Nelayan Skala Kecil di Jakarta. Buletin Ilmiah “Marina” Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan Vol. 8 No. 1  Tahun  2022:  1-11.  DOI: http://dx.doi.org/ 10.15578/ marina.v8i1.10731.
Sari, T. P., Kurnia, T., & Alhifni, A. (2022). Analisis Aksesibilitas Nelayan terhadap Pembiayaan di Perbankan Syariah: Jurnal Nisbah , 8 (1), 40–49. Https://doi.org/10.30997/jn.v8i1.5458.
Satria, A. (2011). Dinamika Modernisasi Perikanan: Formasi Sosial dan Mobilitas Nelayan. Bandung: Humaniora Utama Press.
Satria, A. (2015). Pengantar Sosiologi Masyarakat Pesisir.
Cet.:1;ed.2-. Jakarta: Yayasan Pustaka Obor Indonesia. 149 hal.
Setiawinata, A.P., Wahyudi, B., & Purba, P.A.
(2019). Pengaruh Produksi Hasil Tangkapan, Pengeluaran Rumah Tangga Dan Aksesibilitas Lembaga Keuangan Formal Terhadap Nilai Tukar Nelayan di Muara Angke Jakarta Utara Tahun 2018. Jurnal Ekonomi Pertahanan Volume 5 Nomor 2 Tahun 2019. https:// jurnalprodi.idu.ac.id/ index.php/EP/article/ view/555.
Solikhin, I., Wiyono, E.S., Solihin, A. (2013). Tingkat Ketergantungan Nelayan Gillnet Di Karangsong, Kabupaten Indramayu Terhadap Sumber daya Ikan. Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan. Vol. 4. No. 1. Mei 2013: 63-71. DOI: https:// doi.org/10.24319/jtpk.4.63-71.
[SKPKP] Suku Dinas Ketahanan Pangan Kelautan dan Pertanian. (2022). Data Kapal dan Alat Tangkap. Kota Administrasi Jakarta Utara.
Susilo, E. (2010). Kajian Struktur Sosial Masyarakat Nelayan Di Ekosistem Pesisir. Wacana Vol. 13 No.2. April 2010. https://wacana.ub.ac.id/ index.php/wacana/article/view/176.
Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 7 Tahun 2016, tentang Perlindungan dan Pemberdayaan Nelayan, Pembudidaya Ikan, dan Petambak Garam. Lembaran Negara Republik Indonesia Tahun 2016 Nomor 68. Tambahan Lembaran Negara Republik Indonesia Nomor 5870.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia
b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Nelayan Kecil di Perkotaan: Karakteristik Usaha dan Jaringan Sosial dalam Mengakses Pembiayaan di Marunda, Jakarta Utara | Muhartono., et al Vol. 9, No. 1, Juni 2023, pp. 37-48
Velentina, R.A. (2018). Kebijakan Pembiayaan Bagi Nelayan Tradisional . Masalah-Masalah Hukum, Jilid 47 No.3, Juli 2018, Halaman 184-197. DOI: 10.14710/mmh.47.3.2018.184-197.
Widodo, S. (2009). Strategi Nafkah Rumah Tangga Nelayan dalam Menghadapi Kemiskinan. Jurnal Kelautan, Volume 2, No.2 Oktober 2009. DOI: https://doi.org/10.21107/jk.v2i2.856.
Yuwono, P.A., & Prasodjo, N.W. (2013). Analisis Gender Pada Program Pengembangan Usaha Agribisnis Pedesaan (Puap) (Kasus Petani Lahan Kering Peserta Program Puap di Desa Cikarawang, Kecamatan Dramaga , Kabupaten Bogor , Jawa Barat. Sodality : Jurnal Sosiologi Pedesaan | Agustus 2013, hlm: 131-151. DOI: https://doi. org/10.22500/sodality.v1i2.9399.
Zarida (2013). Peran Pemerintah dalam Pemberdayaan Nelayan. Sistem pembiayaan Nelayan/ Mochammad Najib (ed). Jakarta: LIPI Pers. 193 Hal.